Eine empirische Warenkorbanalyse unter Berücksichtigung von Konsumentenheterogenität

Mémoire (de fin d'études) , 2007 , 89 Pages , Note: 1,3

Gestion d'entreprise - marketing en ligne et marketing hors ligne

Handelsunternehmen sind daran interessiert, ihren Kunden individuell zugeschnittene Angebote zu machen um diese an das jeweilige Unternehmen zu binden. Zusätzlich sollen Marketing-Maßnahmen effektiv sein und den Gewinn des Handelunternehmens maximieren. Dafür ist es wichtig, das Kaufverhalten der Konsumenten zu verstehen. Warum werden verschiedenen Produkte zusammen gekauft? Welche Kreuzeffekte gibt es? Wie können Werbemaßnamen effektiv eingesetzt werden?

In dieser Arbeit wird eine Warenkorbanalyse mit Konsumdaten durchgeführt, die Kaufentscheidungen in mehreren Produktkategorien simultan betrachtet und Abhängigkeiten berücksichtigt. Dabei wird untersucht, ob Marketing-Mix-Variablen, haushaltsspezifische Variablen und die Beziehung zwischen den Kategorien einen Einfluss auf die Kaufwahrscheinlichkeit in einer Kategorie haben. Ein wesentlicher Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit ist die Heterogenität von Konsumenten, die in die Warenkorbanalyse einbezogen werden muss, um verzerrte Parameterschätzungen zu vermeiden.

In Kapitel 2 erfolgt eine generelle Einführung in die Warenkorbanalyse. Dabei werden Ursachen für den gemeinsamen Kauf von Produkten aus verschiedenen Kategorien aufgezeigt und mögliche Modellierungsansätze vorgestellt. Weiterhin wird der Leser in die theoretischen Grundlagen des Logit-Modells eingeführt, das auf einem diskreten Wahlmodell und einem Nutzenmodell basiert. Das dritte Kapitel widmet sich dann der Heterogenität der Konsumenten. Hier werden die verschiedenen Arten der Heterogenität untersucht, sowie Möglichkeiten der Einbeziehung von Heterogenität in ein Warenkorbmodell. In Kapitel 4 wird der in dieser Arbeit verwendete Modellansatz eingeführt, in dem schrittweise eine Einbeziehung von Heterogenität erfolgt. Kapitel 5 umfasst den empirischen Teil der Arbeit, in dem die verwendeten Daten beschrieben werden, die Datenaufbereitung erläutert wird und die Ergebnisse aus der Parameterschätzung vorgestellt werden. Das sechste Kapitel liefert ein zusammenfassendes Fazit sowie einen Ausblick.

Inhaltsverzeichnis

• 1. Einleitung
• 2. Einführung in die Warenkorbanalyse
  • 2.1 Ursachen und Bestimmungsfaktoren des Kaufverbunds
  • 2.2 Modelle der Warenkorbanalyse
    • 2.2.1 Explorative Ansätze
    • 2.2.2 Explanative Ansätze
  • 2.3 Theoretische Grundlagen der Warenkorbanalyse
    • 2.3.1 Das diskrete Wahlmodell und die Nutzenmodellierung
    • 2.3.2 Die Verteilung der Fehlerterme: Probit und Logit
• 3. Konsumentenheterogenität in der Warenkorbanalyse
  • 3.1 Arten der Heterogenität
  • 3.2 Modellierung von Heterogenität
  • 3.3 Erweiterung des Logit-Modells
• 4. Die Modellierung der Wahl eines Warenkorbes
  • 4.1 Der Modellansatz
    • 4.1.1 Modellspezifikation
    • 4.1.2 Erwartete Ergebnisse
  • 4.2 Einbeziehung von Heterogenität in das Warenkorbmodell
    • 4.2.1 Das homogene gemischte Modell mit Zufallseffekt
    • 4.2.2 Das heterogene gemischte Modell
• 5. Daten und Operationalisierung
  • 5.1 Datenbasis
    • 5.1.1 Beschreibung der Kategorien
    • 5.1.2 Datenaufbereitung
  • 5.2 Schätzung der Parameter
  • 5.3 Ergebnisse aus der Parameterschätzung
    • 5.3.1 Schätzergebnisse für das homogene gemischte Logit-Modell
    • 5.3.2 Schätzergebnisse für das homogene gemischte Logit-Modell mit Zufallseffekt
    • 5.3.3 Heterogenes nichtlineares gemischtes Logit-Modell
  • 5.4 Kritische Anmerkungen zur Datenanalyse
  • 5.5 Zusammenfassung der Ergebnisse und Schlussfolgerung
• 6. Fazit und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Ziel dieser Arbeit ist es, die Kaufentscheidungen von Konsumenten in verschiedenen Produktkategorien mit Hilfe einer Warenkorbanalyse zu untersuchen. Dabei liegt der Fokus auf der Modellierung von Konsumentenheterogenität, um die Kaufwahrscheinlichkeit in einer Kategorie zu erklären. Die Arbeit betrachtet die Abhängigkeiten zwischen den Kategorien und den Einfluss von Marketing-Mix-Variablen und haushaltsspezifischen Variablen auf die Kaufentscheidungen.

• Analyse von Kaufentscheidungen in verschiedenen Produktkategorien mit der Warenkorbanalyse
• Modellierung von Konsumentenheterogenität
• Einfluss von Marketing-Mix-Variablen und haushaltsspezifischen Variablen
• Berücksichtigung der Abhängigkeiten zwischen den Kategorien
• Erklärung der Kaufwahrscheinlichkeit in einer Kategorie

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 2 führt in die Warenkorbanalyse ein und beleuchtet Ursachen und Bestimmungsfaktoren des Kaufverbunds sowie verschiedene Modellierungsansätze. Es werden sowohl explorative als auch explanative Ansätze vorgestellt. Die theoretischen Grundlagen der Warenkorbanalyse werden im Detail erläutert, darunter das diskrete Wahlmodell, die Nutzenmodellierung und die Verteilung der Fehlerterme. Kapitel 3 widmet sich der Konsumentenheterogenität in der Warenkorbanalyse. Es werden verschiedene Arten der Heterogenität dargestellt und Methoden zur Modellierung von Heterogenität vorgestellt. Darüber hinaus wird die Erweiterung des Logit-Modells behandelt. In Kapitel 4 wird die Modellierung der Wahl eines Warenkorbes beschrieben. Der Modellansatz wird erläutert, einschließlich der Modellspezifikation und der erwarteten Ergebnisse. Die Einbeziehung von Heterogenität in das Warenkorbmodell wird anhand des homogenen gemischten Modells mit Zufallseffekt und des heterogenen gemischten Modells dargestellt.

Schlüsselwörter

Warenkorbanalyse, Konsumentenheterogenität, Kaufverbund, Marketing-Mix, Kaufwahrscheinlichkeit, Logit-Modell, diskretes Wahlmodell, Nutzenmodellierung, Heterogenität, Datenanalyse

• Université: Humboldt-University of Berlin
• Note: 1,3
• Auteur: Christina Jordan (Auteur)
• Année de publication: 2007
• Pages: 89
• N° de catalogue: V146772
• ISBN (ebook): 9783640574506
• ISBN (Livre): 9783640574018
• Langue: allemand
• mots-clé: Warenkorbanalyse, Warenkorb, Konsumentenheterogenität, Konsumenten, Heterogenität, empirisch, Analyse, Kaufwahrscheinlichkeit, Marktforschung, Modell, SAS, Logit